【技术实现步骤摘要】
产品残留类缺陷的短路检测方法及系统及缺陷分类系统
本专利技术涉及智能制造与人工智能
，具体地，涉及一种产品残留类缺陷的短路检测方法及系统及缺陷分类系统。
技术介绍
工业制造特别是电子制造过程中会产生各种各样的缺陷。工业2.0时代，越来越多的电子制造商开始采用人工智能ADC(自动缺陷分类系统)来取代人力进行缺陷分类，目前人工智能主流的目标检测模型对阵列面板刻蚀过程中残留类缺陷能很好识别，但是对该类缺陷是否造成短路却难以判断。
技术实现思路
本专利技术提供了一种产品残留类缺陷的短路检测方法及系统及缺陷分类系统，能够对残留类缺陷是否造成短路进行检测，以及造成何种短路进行分析，大幅提升ADC模型对于特定短路缺陷的识别准确率。为实现上述目的，本专利技术一方面提供了一种产品残留类缺陷的短路检测方法，所述方法包括：采集具有缺陷区域的产品检测输出图，预处理缺陷区域；二值化预处理后的缺陷区域，提取二值化后的缺陷区域内特征的等级轮廓关系；利用缺陷区域内特征的等级轮廓关系，判断缺陷区域内是...
【技术保护点】
1.一种产品残留类缺陷的短路检测方法，其特征在于，所述方法包括：/n采集具有缺陷区域的产品检测输出图，预处理缺陷区域；/n二值化预处理后的缺陷区域，提取二值化后的缺陷区域内特征的等级轮廓关系；/n利用缺陷区域内特征的等级轮廓关系，判断缺陷区域内是否存在像素区域内的短路现象，若存在像素区域内的短路现象，则返回短路结果并结束检测；/n若缺陷区域内不存在像素区域内的短路现象，则放大缺陷区域得到标准区域，预处理标准区域，二值化预处理后的标准区域，提取二值化后的标准区域内特征的等级轮廓关系；利用标准区域内特征的等级轮廓关系，判断标准区域内是否存在像素区域内的短路现象，若存在像素区域内...
【技术特征摘要】
1.一种产品残留类缺陷的短路检测方法，其特征在于，所述方法包括：
采集具有缺陷区域的产品检测输出图，预处理缺陷区域；
二值化预处理后的缺陷区域，提取二值化后的缺陷区域内特征的等级轮廓关系；
利用缺陷区域内特征的等级轮廓关系，判断缺陷区域内是否存在像素区域内的短路现象，若存在像素区域内的短路现象，则返回短路结果并结束检测；
若缺陷区域内不存在像素区域内的短路现象，则放大缺陷区域得到标准区域，预处理标准区域，二值化预处理后的标准区域，提取二值化后的标准区域内特征的等级轮廓关系；利用标准区域内特征的等级轮廓关系，判断标准区域内是否存在像素区域内的短路现象，若存在像素区域内的短路现象，则返回短路结果并结束检测；
若标准区域内不存在像素区域内的短路现象，则比较产品检测输出图中标准区域横轴方向左右两侧区域的面积，选取面积较大的区域作为对照区域；
预处理标准区域和对照区域，二值化预处理后的标准区域和对照区域，提取二值化后的标准区域和对照区域的轮廓信息；
利用标准区域和对照区域的轮廓信息分别计算标准区域和对照区域的最大轮廓面积；判断标准区域的最大轮廓面积与对照区域的最大轮廓面积比值是否大于或等于阈值，若大于或等于阈值则判断为发生跨像素区域短路，若小于阈值则判断未短路并结束检测。
2.根据权利要求1所述的产品残留类缺陷的短路检测方法，其特征在于，预处理缺陷区域包括但不限于：缺陷区域灰度化、缺陷区域降噪、缺陷区域归一化和缺陷区域对比度增强中的一种或几种。
3.根据权利要求1所述的产品残留类缺陷的短路检测方法，其特征在于，若缺陷区域内的轮廓存在闭环，则判断存在像素区域内的短路现象，否则判断不存在像素区域内的短路现象。
4.根据权利要求1所述的产品残留类缺陷的短路检测方法，其特征在于，产品检测输出图由若干个像素区域组成，像素区域为产品检测输出图中的最小组成单元。
5.根据权利要求1所述的产品残留类缺陷的短路检测方法，其特征在于，放大缺陷区域为将缺席区域扩充为横向或纵向至少包含2个像素区域，得到标准区域。
6.根据权利要求1所述的产品残留类缺陷的短路检测方法，其特征在于，判断标准区域的最大轮廓面积与对照区域的最大轮廓面积...
【专利技术属性】
技术研发人员：不公告发明人，
申请(专利权)人：成都数之联科技有限公司，
类型：发明
国别省市：四川;51
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